一、项目背景及目标

（一）项目背景

在金融与科技加速融合的大背景下，《金融科技发展规划（2022 - 2025 年）》与《推动数字金融高质量发展行动方案》等政策相继出台，金融机构亟需强化数据治理，提升数字化水平，实现精准决策与高效运营，逐步从“数字化”迈向“数智化”，促使金融服务朝着智能化、普惠化、场景化的高阶形态不断演进。

网点作为客户数量最多、客户类型覆盖最宽、业务种类最全和最具价值挖掘潜力的服务渠道，是经营管理的最基本单元和业务发展的最前沿阵地，网点运营的效率对银行整体的经营效率有着极其重要的影响。就邮储银行而言，其独特的直营+代理的模式，使其具有全国最大的金融网点网络，在金融服务中占据重要地位。然而，传统网点运营管理模式存在诸多不足。其一，各业务模块分散于不同系统，数据难以打通整合，导致运营效率低下；其二，数据挖掘深度不足，未能充分利用海量数据剖析潜在问题；其三，决策分析程度不深，仅呈现数据场景，缺乏有效的决策分析建议及反馈机制。

为应对以上挑战，助推网点作为银行最小执行单元的作业效率，邮储银行搭建网点运营管理系统，全方位整合与展示网点运营和经营数据，实现对网点多维度的分析评价管理，推动管理模式从“经验管理”向“数据管理”的精细化转变。

（二）项目目标

邮储银行以提高网点效能为核心目标，具体如下：

1)分散模块集成化：搭建统一平台，集成整合网点运营管理相关业务系统，加大个金、网金、数币、信贷、对公等条线数据的对接力度。

2)运营数据可视化：对各渠道及各模块数据进行可视化展现，搭建网点数据视图，展示包含多个指标项、可视化图表或报表的数据看板，为使用者提供岗位关注的综合数据指标信息。

3)数据挖掘深层化：构建数据分析模型，深层挖掘网点管理数据纵深问题。通过模型的搭建和优化，动态配置模型指标，优化指标得分和权重相关算法，使网点效能评价更加科学化、精准化；加强场景创新，从人员、客户、设备等多维度为网点竞争力提升提供数据支撑。

4）决策分析智能化：建立有效的决策反馈机制，通过定期的决策评估和结果追踪，对决策的有效性进行监控和评估。

二、创新点

（一）构建网点运营全要素数据体系

项目整合网点经营、人员、设备等7大领域130余项指标及30余个行内系统数据，设计三层数据架构形成全量要素数据集市，对网点效能、效率、服务、人员、设备等开展多角度深层次的分析评价管理，增强网点精细化、数字化管理水平，为网点效能提升工作提供数据支撑。同时通过建立红黄蓝三级数据监控体系，动态预警数据质量问题，为差异化管理奠定数据基础。

（二）创新技术驱动多场景模型应用

整合了数据挖掘、机器学习及大模型技术应用，形成覆盖网点运营全场景的数字化分析能力。通过数据挖掘与建模技术，从行内大数据平台多维度提取网点数据，运用层次分析法、熵权法等构建网点效能评价指标体系，并结合排队论和随机过程体系对网点客流量及处理能力进行建模分析，为网点排班和人员分配提供科学指导；借助机器学习算法，如树模型预测客流量、kmeans聚类实现网点对标分析、xgboost模型评估新建网点效益，提升网点运营决策的精准度和前瞻性；引入grounded-SAM视觉大模型对网点形象进行智能巡检，创新了网点形象管理方式，提高了管理效率和标准化水平。

（三）搭建网点竞争力平台促进渠道协同

平台注重多端建设，PC端作为运营管理中枢，集成数据清洗、建模分析、策略生成等核心功能模块，支持复杂业务场景下的资源配置优化与流程管控，借助监控大屏的全景化数据展示、交互式图表的动态分析及数智化分析报告的深度解读。

APP端注重效益决策、流程审批、异动监控提醒，将作业效率、产能贡献、效能评估等核心维度的数字化指标体系数据监控集成在移动端，有效提升数据驱动的管理的及时性与科学性。

多渠道协同模式，打破了传统管理模式的地域限制，使管理者能够随时随地掌握网点运营全貌，提高管理效率。

（四）优化传统研发流程，用数据分析推动场景创新

项目以基层驻派调研为核心抓手，通过科技人员深入基层跟班作业，将柜台服务、客户需求等复杂场景转化为12项可量化体验指标体系，构建厅堂风险预警模型与动态优化机制，打破技术本位壁垒，区别于传统的需求+开发的节奏，重视数据分析，针对具体功能场景下，通过数据手段，分析验证、确认分析体系+结论有效后，再思考产品需求，由此引领项目建设贯通“驻点洞察→场景建模→数据产品”的敏捷开发路径，推动运营诊断科学化、资源配置协同化及成效评估可视化“三化合一”。

三、项目技术方案

为推进网点开展数字化转型和效率提升，本项目在技术方案的业务实现上使用多种数据分析方法与人工智能的技术手段搭建起了完整的数字化运营分析技术框架与能力。

第一是数据挖掘与数据建模，项目组凭借行内大数据数据平台多维度的对网点数据进行挖掘，使用多种数学建模方法对网点数据进行抽象和建模。为了综合评估网点效能情况，为管理层级合理评估网点发展情况，有针对性的对点施策，使用层次分析法和熵权法对网点效能评价各项指标进行层次建模以构造完整的指标体系，在统计分布和专家经验的多体系度量下构建模型与权重，构建出网点效能评价模型。在网点的开业时间和窗口设置中，系统对网点到店客流量进行分析，使用排队论和随机过程体系对网点到店客户情况和处理能力进行数学建模，以MMC模型结合带参的泊松分布和负指数分布模拟网点业务情况，结合蒙特卡洛模拟进行计算，由计算结果得出网点的窗口开设表和人员排班表，帮助管理人员快速的安排网点的排班情况，合理利用业务资源。

第二是机器学习和人工智能算法。为对不同类别的网点采用不同的资源分配，考核评估等，系统使用kmeans聚类模型对相似网点进行聚类，以盈利能力，客户规模，网点面积，周边资源情况等进行相似度计算，对相似度较高的网点进行聚类，识别在规模和盈利能力相似的网点进行对标分析，给网点管理人员对当前网点的资源利用情况，发展潜力等有明确的数据参考。同时为了帮助网点管理人员评估新设网点能带来的效益，系统使用xgboost机器学习模型对新建网点的利润，AUM，公司存款等效能情况进行模型训练和预测，预测该网点1-5年内每年的利润和规模情况，方便网点规划人员进行网点新建时的效益评估。

技术架构上：网点运营管理系统采用微服务架构体系，异地数据库灾备的架构，如图所示，通过pc端和手机端同时提供服务的展示层，通过可信网关与身份验证的认证接入层，再到由多个微服务应用结合中间件提供动态伸缩的业务应用层，在数据访问层和系统资源层方面，通过基于智能调度平台的任务调度机制，串联起数百个批量作业调度，保证所有作业在T-1日内完成，保证数据的时效性和异地流复制的可恢复性，一共五层架构构建了高可用，高并发的系统体系，为用户提供了可靠，稳定，安全的系统服务。

四、项目过程管理

在项目过程中，流程节点如下：

（1）2024年3月前，逐步完成网点人员、服务、效率、产能、效能等多维度数据对接，并建立数据监控机制。

（2）2024年3月至2024年12月：完成低效网点、效能评价、网点对标分析、人员效能、智能排班相关模型构建，同步完成网点竞争力平台搭建。

（3）2025年1月至2025年4月：完成网点运营+APP初步搭建，集成网点效能、人效等核心功能。 

五、运营情况

网点运营管理系统自上线以来，已在全行自营+代理全量网点中投放运营，覆盖自营网点7500多家，代理网点31000多家。通过不断优化完善业务模式，快速和全方位对网点运营和经营数据进行整合展示和决策分析。核心功能涵盖：网点效能管理、人员效能管理、网点设备管理、形象改造等功能。对接行内系统包括大数据门户系统、统一报表系统、精细化财务分析系统、财务数据集市等20余个系统，接入网点相关指标221余项。

六、项目成效

（一）低效网点精准治理，运营效能显著跃升

通过构建低效网点模型，分析网点投入产出的相对关系，对低效网点进行精准识别，帮助网点明确改进方向，提升网点运营管理水平。截至2025年3月，剔除政策性和特殊性网点后，低效网点治理率达94%，较2023年12月提升17个百分点。

（二）网点形象全链路管控，工作质效大幅提升

通过“网点形象与规划管理”功能，对全国自营网点规划进行全链路的管控、追踪，通过信息化手段提升工作质效、加快推进网点形象提升与管理工作。截止2024年12月，助力全行自营网点室内形象改造三年（2022-2024年）计划完成五千余个；老旧网点形象改造千余个，大幅推动网点布局优化和形象提升。

（三）人力配置效率提升，人员效能多维优化

利用机器学习、运筹学相关算法预测网点业务量、优化网点人力安排，并搭建柜员能力模型，基于班次需求、员工技能、任务负荷等多维数据，实现网点人力配置的自动化优化，与传统手工排班模式相比，效率提升50%，人力成本降低30%，模型的研究成果还被用于评选“明星客户服务经理中，助力业务提升了整个团队的工作热情和绩效。

在管理层面，模型通过生成客服经理的效能画像，提供了一种直观的能力可视化方式。通过展示指标得分趋势图和指标得分雷达图，模型帮助管理层更清晰地监控员工的工作表现，实现了精益化管理。

（四）客户等待时长缩减，厅堂效率体验双优

优化厅堂体验，系统利用数据分析技术挖掘出驻派网点在上柜时长、柜员处理效率、VIP排队策略等方面存在优化点，整改后，用户等待时长已下降至30分钟（下降35%），厅堂投诉数据，较整改前下降17.6%。

（五）相关成果展示

七、经验总结

网点运营管理系统定位于网点全方位运营管理系统，通过过程分析&整合，最终实现网点人员、服务、效率、产能、效能和竞争力的分析评价，以提升全行网点管理的精细化和智能化程度。这个过程工程中，我们有如下经验沉淀：

1）贴近实际，由点及面。把系统建设视角聚焦到二支网点负责人，从他们最需要知晓、最快能动作的角度摸查清楚；在实践中领悟“柜台就是科研现场，客户需求就是创新指南”的深刻内涵，通过跟班作业、结对联系等手段收集基层需求，数据分析下探到建议、聚焦系统能为决策者带来什么建议，以及决策者能如何动作。

2）关注前期数据的整合和治理监控。网点运营系统的核心手段就是运营和经营数据的整合，数据的准确性和及时性，对系统的运行效果至关重要。我们通过集成统一监控系统加强对上游数据监测预警、依据数据重要程度及时效性要求，设计红黄蓝三级数据监控体系，严控数据质量，并设置从需求-开发-运维全流程跟进的数据到人责任制。

3）按照需求调研、数据分析、产品沉淀、三部曲来进行项目建设。区别于传统的需求+开发的节奏，重视数据分析，针对具体功能场景下，通过数据手段，分析验证、给出线下诊断建议同网点沟通确认、小步迭代。确认分析体系+结论有效后，再思考产品需求，以此引领项目建设。